『Stataで計量経済学入門（第二版）』ウェブサイト

お知らせ

正誤表

第2章

  1. p.19図 2.1：誤「イグ」→正「作成」，誤「ベフ」→正「分析」，誤「ラベルプァ」→正「ラベル定義」．

第7章

  1. p.184：誤「約18.2％」→正「約0.18人」．
  2. p.184：「ただし，この限界効果は〜減少であることがわかった．」はp.183の推定結果の係数について述べたものである．
  3. p.184：「marginsによる〜隔たりがある．」を削除．

第9章

  1. p.238図9.3：誤「間験時経経験」→正「イベント経験」．

データセット

練習問題

第4章

data_reg_shingaku2.dtaには以下のような変数が含まれている．

(1)データセットにある各変数間の相関を調べよ．

(2)「shingaku（大学・短大への進学率）」を被説明変数として，説明変数として考えられるその他の変数を用いて重回帰分析を行い，多重共線性についても検討せよ．

→解答

第5章

本章で使用したデータ(data_ts.dta)を用い，完全失業率uerの対数系列について，1変量時系列モデルによる分析をする．

(1) 単位根の検定を行え．

(2) モデル選択を行い，最適なモデルで推定を行え．

(3) (2)の推定結果を使って2040年までの予測を行え．

→解答

第6章

本章で使用したデータ(data_cat.dta)を用いて，booksを被説明変数，educを説明変数として順序ロジスティック回帰を行う．

(1) 推定した結果の解釈を行え．

(2) (1)のモデルの結果を保存せよ．次に，lninc2を付加したモデルを実行し，結果を保存せよ．二つのモデルの適合度を比較せよ．

→解答

第7章

data_ldv_practice.dtaは病院への通院回数（月あたり）のデータである．通院回数について，以下のモデルを用いて推定を行う．

(1) ポワソン回帰(Poisson)で推定し，モデルのフィットを確認せよ．

(2) 負の2項回帰(NB1,NB2)で推定せよ．

(3) 上で推定した3つのモデルを比較せよ．

→解答

第8章

(1) 本章で使用したdata_xt_2.dtaを使い，2000〜2007年すべての調査期間に回答したサンプルに限定し，業種別(occ1〜occ9)に賃金（対数値：lwage）の推移を図示せよ．

(2) 以下の説明変数群を用いて，賃金関数を3つの線形回帰モデル（プーリング推定, 固定効果推定，変量効果推定）で推定せよ（レファレンス変数として, occ9[職種]， d07[調査年]を用いる）．説明変数群：educ exper expersq union d01-d06 occ1-occ8

(3) 検定の結果，どのモデルが採択されるか答えよ．

→解答

第9章

data_st_divorce.dtaは，ある年に調査された離婚についてデータである．このデータを使って，以下の問題に答えよ，なお，データセットにある各変数は，以下のとおりである．

(1) 離婚までの月数のメディアンを学歴ごとに調べよ．

(2) カプラン・マイヤー法による生存関数のグラフを学歴グループごとに示せ．

(3) 離婚までの年数に学歴グループ間で差があるかログランク検定と一般化ウイルコクソン検定で検討せよ．

(4) 離婚までの期間について，学歴と結婚年齢の影響をCox比例ハザードモデルで分析せよ．

→解答

関連情報